基于行为校验与偏差组合的过程模型修复

模型修复通过对偏差行为的合理调整,改善事件日志与业务流程之间的一致性性能.采用自循环插入方式对日志中可观测的偏差活动进行模型修复,将优先考虑适合度的提升而忽视精度.为获得事件日志与过程模型之间不可回放的行为模式,根据行为关系将其可达活动图表划分为若干个片段并进行服从性校验.利用回放过程中行为模式所产生的最优对齐检测偏差的发生、位置以及潜在行为关系,将具有直接跟随关系的偏差元素构建为可修复的子结构,从而通过减少事件日志中的偏差个数而改善精度.通过实验使用M-repair插件在不同数据集上进行评估,结果表明该方法相较于现存方法在保证适合度的前提下可显著提升精度.     

不完备事件日志下的业务系统变化检测及模型修复方法

业务系统在演进过程中不可避免地引入变化因素,如何将演进中的变化因素对系统模型进行修复具有实际意义.现有模型修复主要针对原始参考模型和完备日志进行,存在原始参考模型未知和不完备日志的局限性.因此,提出基于不完备日志的变化检测方法,在系统原始模型未知的情形下,利用活动的比较矩阵(行为轮廓矩阵)描述事件日志的Delete、Insert和Move变化操作,从而发现原始事件日志同系统实际日志的局部变化偏差域,根据日志偏差域对原始日志发现的模型进行修复,提出7个实现模型修复的算法.最后,通过ProM工具对所提方法进行了仿真和实验,实验结果表明了方法的有效性和正确性.     

基于Petri网的事件日志与过程模型对齐方法

为了提高过程挖掘中计算最优对齐的效率,提出一种基于Petri网的事件日志与过程模型之间的快速对齐方法——RapidAlign方法。该方法在观察日志的同时运行模型,比对日志活动与模型活动,从而得到日志移动、模型移动和同步移动;根据移动类型计算代价值,并记录日志和模型的当前状态;选取代价值最小的状态继续日志的观察和模型的运行,直到日志和模型均到达结束状态。最终生成一个最优对齐图,其源节点到终节点之间的路径包含了基于标准似然代价函数的事件日志与业务过程模型之间的所有最优对齐。对RapidAlign方法的适用性进行了详细且严格的描述,从理论上证明了该方法的正确性与有效性。通过仿真实验,验证了RapidAlign方法的优越性。     

基于Petri网可达图的业务对齐方法

为提高过程挖掘中计算最优对齐的效率,提出一种基于Petri网可达图的业务对齐方法。首先,根据给定事件日志,提取其包含的活动子集;然后,将子集中包含的活动映射到变迁,构建花型日志模型;进一步,计算花型日志模型与过程模型之间的乘积模型及其可达图;最后,给出算法在可达图中查找出事件日志中全部迹与过程模型之间基于给定代价函数的一个最优对齐和所有最优对齐。从理论上证明了该方法的适用性与有效性。通过仿真实验,验证了该方法的可行性与优越性。     

支持复杂结构的混成过程挖掘方法

为解决传统过程挖掘算法在处理蕴含复杂结构的海量日志时的低效低质问题,提出一种支持复杂结构的混成过程挖掘方法。该方法首先将事件日志转化为具有发生次数的直接后继图,以支持活动间基本关系的判定;通过过程树对已发现的两两活动间的基本关系进行抽象与合并,进而对日志进行更新,反复迭代直到整个日志中的所有具有基本关系的活动被全部发现。若待发现模型由基本块组成,则挖掘结果为基于块的过程模型;若待发现模型包含复杂结构,则通过混成使用基于区域的方法对复杂结构进行发现。最终利用活动重构操作对挖掘结果中已抽象为过程树的部分进行细化,从而获得最终结果。为了进一步提升挖掘效率,还提出并行化的发现与重构方法。大量基于真实数据的实验结果表明,该方法的挖掘效率和挖掘精确度达到了较好的水平。     

复杂失效零部件模型重构研究

针对失效零件模型重构问题,提出了利用正、逆向建模方法对具有复杂曲面的失效零件进行三维模型修复及重构.此方法为处理无设计图纸或者设计图纸不完整的失效零件的模型修复提供了新的思路,同时,该方法对已修复零件的计算机辅助检验也具有一定参考价值.最后结合实例说明了使用本方法提高了失效零件的建模效率.     

快速成形中STL模型的自动修复方法与软件研究

STL数据模型是当今商用RP系统广泛采用的CAD到RP的数据接口，已成为RP工业界的事实标准。由于STL数据格式本身的缺陷、CAD造型过程中的人为错误以及CAD模型表面三角化方法所存在的问题，致使得到的STL文件所表示的面化数据模型常出现错误，导致RP后续的切片、加工过程不能正常进行。在分析STL模型常见错误的基础上，提出了相应的自动诊断和修复的方法，基于VisualC++6.0研制开发了STL模型自动修复的软件系统。     

采用区域分割的变尺寸样本块高效图像修复

针对现有的基于样本块的图像修复算法采用全局搜索法确定最佳匹配样本块时效率低,且易出现错误匹配块的问题,分析了影响算法效率和质量的原因,提出了基于区域分割的变尺寸样本块高效图像修复算法。首先,采用双线性收缩方法获得尺寸是待修复图像0.02~0.25倍的收缩图像,并在收缩图像中分割出预选区域作为源区域,使用自适应窗口尺寸调整规则确定修复窗口大小;然后,在预选区域中搜索最佳匹配修复块对图像进行修复。收缩图像修复完毕后,对收缩图像中修复不完全的区域采用分割子图像的方法进行修复;最后,将子图像填回到原始图像的修复区域,循环运行直到修复完毕。实验结果表明,采用本文提出的修复算法,修复效率约为现有算法的5~100倍,且具有较好的修复质量。     

基于直接后继关系对齐的过程符合性检测

针对现有的符合性检测方法大都基于单个活动的对齐,且只给出模型与日志的快速匹配方法,存在非块结构模型不敏感的问题,提出一种基于直接后继关系对齐的过程符合性检测方法。首先,根据直接后继关系得到模型与日志相关属性,并以紧邻活动对的方式展现出来。其次,根据基于紧邻活动对的最优对齐算法(AAP),得到轨迹的最优匹配活动对序列,提出基于最小代价的单条迹与模型的拟合度函数,并给出拟合度算法(DFA),计算日志与模型的拟合度。最后使用实际案例对所提方法进行了评估,结果表明:该方法能够正确计算过程模型与日志之间的拟合度,且具有较好的时空复杂度。     

三角网格模型错误检测及修复算法研究

三角网格模型在计算机辅助设计中得到了广泛的应用,但是由于模型常见的一些错误给后续处理带来了极大的困难.针对这个问题,在对常见错误分析的基础上,通过建立相应的数据结构,系统地提出了处理各种错误的算法,最后通过实例验证了算法,取得了理想的修复效果.